客戶細分是企業(yè)捕捉變化的客戶需求,定位服務對象,合理配置服務資源,開展差異化營銷和服務策略從而鞏固并發(fā)展客戶關系的前提。傳統(tǒng)的客戶細分研究多面向零售、金融和通信等領域,與這些市場相比,電力市場具有一定獨特性,主要表現(xiàn)在:電力兼有商品和能源的雙重特征,電力客戶關系具有契約性和排他性,客戶類別呈現(xiàn)多樣性,這給該行業(yè)的客戶細分工作帶來挑戰(zhàn)。隨著我國電力市場逐步由垂直壟斷向市場化方向過渡,用電市場呈現(xiàn)出供大于求的局面,傳統(tǒng)的粗獷型電力客戶分類方式已不適應當今的先進營銷服務要求,電力行業(yè)迫切需要以客戶價值為主線開展深度客戶細分;而電力企業(yè)信息化工程和智能電網的建設,一方面降低了客戶信息的獲取和存儲難度,另一方面,高維、不確定性、混合類型和時變的客戶數(shù)據(jù)也對現(xiàn)有的細分方法和技術提出新的要求。鑒于此,本文在全面綜述客戶細分理論和國內外電力客戶細分研究成果的基礎上,以工業(yè)電力客戶為對象,分別從細分變量、細分方法和細分模型等不同側面對電力客戶細分問題進行了系統(tǒng)研究。首先,構建了一個基于數(shù)據(jù)挖掘,考慮動態(tài)客戶細分需求,包含二階段聚類過程的工業(yè)電力客戶細分框架模型,然后對該模型涉及的關鍵問題依次展開研究。主... 

【文章來源】：西北工業(yè)大學陜西省211工程院校985工程院校

【文章頁數(shù)】：181 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

客戶細分技術總結[32]

西北工業(yè)大學博士學位論文相應設備，企業(yè)與客戶之間存在一定程度供電企業(yè)簽訂用電合同建立契約型交易關因此，一旦該交易關系建立，會形成一定。特點決定了供電企業(yè)與電力客戶的關系是一品和服務市場相比，客戶與企業(yè)的信息不客戶忠誠作為電力客戶價值的一個組成部涵的基礎上，結合工業(yè)電力客戶特點及具構成，如圖 3-1 所示。

圖 4-12 兩種相異性度量的粗糙k 均值聚類結果 4-12 可看出，除聚類數(shù)目較小時，兩種度量下得到的OS 值差異不大數(shù)目下，使用改進距離層次得到的 值均明顯小于傳統(tǒng)距離層次的統(tǒng)距離層次相比，改進距離層次的聚類質量更好。同時， 值在聚最小，8 即為最優(yōu)聚類數(shù)目。章小結對工業(yè)電力客戶的靜態(tài)細分技術和混合型細分屬性相異度量模型進行了粗糙集理論和粗糙聚類的基本原理，根據(jù)客戶數(shù)據(jù)存在噪聲的特點述系統(tǒng)不確定性的優(yōu)勢，選擇粗糙k 均值聚類算法作為工業(yè)電力客戶對粗糙 均值算法在屬性相異度量方面存在的局限性，重點研究了層的相異度量方法。引入指標距離的概念，對傳統(tǒng)距離層次進行改進，不僅能度量不同屬性值概念間固有的相似性，還能反映決策者在特定信息。在此基礎上，構建了面向混合型屬性數(shù)據(jù)的工業(yè)電力客戶細分，該度量能有效地提高聚類質量，從而保證細分結果的可靠性。

【參考文獻】：
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本文編號：3612306